Geri Dön

BİSTt-100 endeksi teknik göstergeleri yapay sinir ağı ile modellenmesi

Modelling BİSTt-100 index technical indicators through artificial neural networks

  1. Tez No: 427478
  2. Yazar: UMUT ÇAKO
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Ekonometri, Statistics, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Teknik analiz, Borsa, Borsa endeksi, Borsa İstanbul, Artificial neural networks, Technical analysis, Stock market, Stock exchange, Stock exchange index, İstanbul Stock Exchange
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Borsa fiyat dalgalanmalarının yüksek olduğu bir piyasadır. Bu dalgalanmalar yüksek kar elde edebilmeyi sağlar. Bu nedenle yatırımcıların borsaya olan ilgileri gün geçtikçe artmaktadır. Hisse senetleri için birçok teknik gösterge geliştirilmiştir. Bu göstergelerin oluşturulmasında matematiksel altyapı kullanılmasına rağmen göstergelerin kullanımı öznel kararlar ile gerçekleşmektedir. Bu çalışmada, yapay sinir ağları ile borsada alım satım zamanlaması için istatistiksel bir yöntem elde edilmeye çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

The stock market is a market where price volatility is high. This fluctuation allows to obtain high profits. For this reason, the interest of investors in the stock market is increasing day by day. Many Technical indicators have been developed for stocks. Despite the use of mathematical tools in the creation of these indicators, subjective decisions takes place with the use of indicators. In this study, a statistical method for the timing of trading in the stock market with artificial neural networks has been studied to obtain.

Benzer Tezler

  1. Borsa endeksi hareket yönünün tahmininde sınıflandırma yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması: BİST 100 örneği

    Performance comparison of classification techniques in stock exchange index direction movement prediction: the case of BIST 100

    İSMAİL KARA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeAfyon Kocatepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ECER

  2. Borsa endeks hareket yönlerinin makine öğrenmesi yöntemleriyle tahmini: Gelişmiş ve gelişmekte olan ülke borsaları üzerine bir uygulama

    Prediction of stock market index movements using machine learning methods: An application on the stock markets of developed and developing countries

    NAZİF AYYILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER İSKENDEROĞLU

  3. Performance comparison of artificial intelligence-supported active portfolio management and passive investment strategy on BIST 30

    Yapay zekâ destekli aktif portföy yönetimi ile pasif yatırımstratejisinin BIST 30 üzerinde performans karşılaştırması

    MEHMED BAĞCILAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Ekonomiİzmir Ekonomi Üniversitesi

    Finans Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERNA AYDOĞAN

  4. Dalgacık dönüşümü ve destek vektör makineleri ile tahmin: BIST üzerine bir uygulama

    Forecasting with wavelet transform and support vector machines: An application on BIST

    MUHAMMET YASİR ALTINTOP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeUşak Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEZİH TAYYAR

  5. Teknik analiz göstergelerinin ikili kombinasyonlarının seçili BİST endeksleri üzerindeki performans analizi

    Performance analysis of dual combinations of technical analysis indicators on selected BIST indices

    CANER GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Ekonomiİstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA GÜZ